Analitycy danych: mity a rzeczywistość

Ponieważ analityka danych zaczęła nabierać coraz większego znaczenia w codziennych operacjach dowolnej organizacji, wakaty dla wykwalifikowanych analityków danych również poszybowały w górę. Dziś praktycznie wszystkie organizacje zajmujące się big data niemal cały czas szukają bardziej wykwalifikowanych analityków danych. Jednak w miarę wzrostu potrzeb rosły związane z tym mity.
Na przykład ludzie mylą analitykę danych z matematyką – to dla nich wielki LOL. Niewiele oni wiedzą, heh!
Większość z tych mitów pojawia się, ponieważ ludzie nie są świadomi różnych domen zaangażowanych w Data Science i często mylą jedną z drugą. Tak więc, zanim przejdziemy do obalania rozpowszechnionych mitów, porozmawiajmy najpierw trochę o analitykach danych i zobaczmy, czym różnią się od naukowców zajmujących się danymi.

Rola analityka danych jest w większości podobna do roli naukowca danych. Jedyna różnica polega na tym, że Data Scientist pojawia się na obrazie, gdy ilość i prędkość danych w organizacji przekracza pewien poziom, który wymaga bardziej solidnych umiejętności sortowania przez falujące morze nieustrukturyzowanych danych (dużych danych) w celu zidentyfikowania pytań i wyodrębnienia krytycznych informacji.
Stąd codzienne zadania analityka danych przypominają nieco zadania analityka danych – tylko na stosunkowo mniejszą skalę. Przyjrzyjmy się istotnym obowiązkom, które otaczają analityka danych:

Zbieranie danych i tworzenie infrastruktury

Najbardziej technicznym aspektem pracy analityka danych jest prawidłowe zbieranie odpowiednich danych. Zbieranie danych często wiąże się z ich współpracą z programistami sieci Web lub programistami aplikacji w celu optymalizacji gromadzenia danych. Jedną z krytycznych funkcji analityka danych jest usprawnienie gromadzenia danych oraz opracowanie zautomatyzowanych i wielokrotnego użytku procedur. Analitycy przechowują w swoim zestawie narzędzi garść specjalistycznego oprogramowania i narzędzi, aby pomóc im to osiągnąć.

Wykrywanie wzorów

Po zgromadzeniu odpowiednich danych analityk zamierza teraz wyprowadzić trendy i wzorce ze stosu danych. Odnoszący sukcesy analitycy danych zawsze wiedzą, jak tworzyć narracje za pomocą danych, a dostrzeganie wzorców to jeden ze sposobów na rozpoczęcie pracy. Aby lepiej zrozumieć dane, analityk musi najpierw zaobserwować podstawowe wzorce w danych.
Kim jest analityk danych, analityk danych i inżynier danych?

Tworzenie raportów

Trendy i wzorce znalezione w kroku 2 należy przekazać reszcie zespołu. W tym celu analityk jest zobowiązany do tworzenia i utrzymywania raportów – zarówno wewnętrznych, jak i dla klientów. Raporty te ostatecznie dostarczają kierownictwu wglądu w nowe trendy, a także obszary usprawnień dla organizacji. Raporty muszą zostać zrozumiane przez następnego decydenta, dlatego ważne jest, aby analitycy utkali historię wokół swojego raportu – tak, aby łatwiej było go zrozumieć i przeanalizować.

Współpraca z innymi

Chociaż słowo „analityk” może sprawić, że pomyślisz o kimś, kto pracuje w izolacji od reszty firmy, jest to dalekie od prawdy. Będąc odpowiedzialnym za zrozumienie danych i przekazanie wyników zainteresowanym stronom, analitycy danych są również odpowiedzialni za ścisłą współpracę z pozostałymi zespołami. Od jednostki biznesowej do zrozumienia wymagań biznesowych po zespół techniczny do monitorowania rodzaju gromadzonych danych, nie ma jednej domeny, która byłaby pozbawiona doświadczenia analityka danych.
4 najważniejsze role w analizie danych, na które należy zwrócić uwagę

Zróbmy krok do przodu i obalmy kilka mitów krążących wokół życia analityka danych:

Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Mit 1: Analitycy danych są mistrzami matematyki.

Kiedyś mogło to być prawdą, ale teraz, gdy na rynek wkraczają znacznie bardziej wyrafinowane narzędzia, ludzie, którzy nie mają wykształcenia matematycznego, mają więcej niż kiedykolwiek możliwości uczenia się o analityce.
Istnieje wiele narzędzi analitycznych, które pomogą Ci zacząć. Narzędzia te mogą sprawić, że pozyskiwanie danych będzie dla Ciebie wygodniejsze, pozostawiając Cię w ciężkiej pracy związanej z analizą danych. Ponadto istnieje wiele zasobów, które mogą nauczyć Cię sztuki analizy danych. Wszystko to wymaga logicznego sposobu myślenia, a nie znajomości matematyki.

Mit 2: Analytics zajmuje dużo czasu.

Większość organizacji sprzeciwia się analityce danych, uważając, że zajmie to zbyt dużo czasu i pozostanie im niewiele czasu na wykonanie właściwej pracy. Jednak rzadko tak się dzieje. Gdy już ustalisz metryki, powinieneś mieć oko na i jak je śledzić w swoich narzędziach, pomiar tych metryk jest dość szybki. Będziesz dokładnie wiedział, gdzie je wyciągnąć i jak wprowadzić zmiany w swoich operacjach na podstawie tych wskaźników.
Chociaż, gdy próbujesz odpowiedzieć na nowe pytanie, może się okazać, że analiza danych może zająć trochę więcej czasu. Jednak nadal będzie to znacznie mniej niż oczekiwałeś.
4 najlepsze umiejętności analizy danych, których potrzebujesz, aby zostać ekspertem!

Mit 3: Analytics nie powie Ci niczego, czego jeszcze nie wiesz.

Tylko dlatego, że myślisz, że potrafisz odgadnąć los Twojej kampanii, oznacza to, że jest to z konieczności prawda. Za każdym razem, gdy Twoja organizacja prowadzi jakąkolwiek kampanię, analityk danych analizuje rodzaj treści i kanałów, które dobrze sobie radzą. Twoje współczynniki konwersji w marketingu e-mailowym mogą być inne niż w marketingu w mediach społecznościowych. Te dane różnią się w zależności od kampanii, a jedynym sposobem, aby mieć pewność co do losu każdej kampanii, jest usiąść i zmierzyć dane.

Mit 4: Twoja firma nie jest wystarczająco duża, aby potrzebować jakichkolwiek analiz.

Każda firma, niezależnie od tego, czy jest duża, czy mała, może zreorganizować swoją działalność za pomocą analizy danych. Szczególnie w przypadku mniejszych organizacji analiza danych może być niezwykle przydatna, aby zrozumieć, jak się rozwijać — i dowiedzieć się, czy rozwijasz się w pożądanym kierunku. Pomaga również śledzić współczynniki konwersji między użytkownikami a potencjalnymi klientami oraz współczynniki konwersji między potencjalnymi klientami; co pomaga w zrozumieniu, czy istnieje obszar ścieżki, który nie działa, i pomaga zdecydować, na czym się skupić. Śledzenie wyników Twojej organizacji w różnych kanałach mediów społecznościowych pozwoli Ci również dowiedzieć się, które kanały/kampanie promocyjne działają dla Ciebie.
Jeśli masz napięty budżet, powiedzmy, że nie potrzebujesz drogich narzędzi, aby zacząć. Korzystanie z arkusza kalkulacyjnego Google lub programu Excel do śledzenia postępów również będzie działać bezproblemowo.

Mit 5: Musisz raportować wszystkie dane.

Cóż, to zależy wyłącznie od ciebie. Jeśli chcesz, możesz poświęcić 100% swojego czasu na raportowanie wszystkich dostępnych danych. Istnieje nieskończona ilość danych i możesz kontynuować tworzenie metryk do analizy – zaprowadzi Cię to do nieskończonej pętli.
Jednak w rzeczywistości tak nie jest. Przed przeprowadzeniem jakiejkolwiek analizy, analityk najpierw siada z zespołami biznesowymi, aby zrozumieć dokładne wymagania, które pomagają w podjęciu decyzji o krytycznych wskaźnikach dla danego zadania. Nie muszą raportować wszystkich metryk, ale muszą znać podstawowe metryki do pomiaru dla konkretnego opisu problemu.
Jak przejść do analizy danych?

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.